摘要
在“人工智能+”行动深入推进与国家“数据要素”战略全面落地的背景下，数据作为新型生产要素的价值激活已成为数字经济高质量发展的核心议题。然而，数据价值认知难、评估标准缺、流通路径堵、运营能力弱等问题，制约了从“数据资源”向“数据资产”的跃迁。为破解这一难题，“自由数据要素大模型”项目应运而生。
本项目聚焦“数据要素×”应用场景，构筑“AI+数据要素”的新型智能基础设施。模型基于华为昇腾（Ascend）MindSpore框架与MindIE智能数据引擎，融合2000余个数据资产化项目经验，并吸收50亿条市场规则与合规要求进行专项训练，成为“懂业务、懂规则、懂场景”的智能数据要素专家。
模型实现了数据从认知、评估、落地到运营的全生命周期智能化闭环，赋能政府、企业与个人识别数据价值、自动合规、智能流通，实现从“数据拥有者”向“价值创造者”的转变。项目在企业与政府场景中均取得显著成效：大型汽车制造企业的数据资产入表周期缩短至2周，效率提升60%；省会城市大数据局通过模型决策，在3周内完成首批数据开放，带动300万元收益反哺公共服务。
一、项目背景
人工智能驱动的新一轮科技革命正在重塑全球经济结构。“人工智能+”行动的实施，为各行业注入新质生产力；与此同时，《“数据二十条”》等政策明确了数据作为生产要素的战略地位，推动数据要素市场加速成型。
但“AI+”能力与“数据要素”潜能之间仍存在“价值鸿沟”，主要体现在：
认知与评估难：数据分散沉淀、难以识别价值，缺乏系统评估工具。尤其在“数据资产入表”场景下，缺少合规、统一的价值量化模型。
入表与合规难：确权、登记、审查流程繁杂，需多部门协同，成本高、风险大。
流通与运营难：缺乏成熟模式与收益机制，市场缺少兼懂AI与规则的中枢平台。
底座与安全弱：数据要素事关国家安全，需建立自主可控的国产化技术体系。
在此背景下，“自由数据要素大模型”以“AI+数据要素”融合为目标，打造基于国产软硬件栈的智能引擎，贯通数据要素全生命周期管理，实现安全、智能、可持续的价值转化。
二、项目目标
项目旨在打造国内首个专注数据要素化与价值评估的行业大模型，成为“数据要素×”时代的智能核心。
1.构建自主可控的技术底座
采用100%国产化技术体系：昇腾训推服务器、鲲鹏CPU架构、openEuler系统与MindSpore框架，形成自主、安全、可控的算力与算法体系。结合2000个项目经验与50亿条市场规则，模型具备专业化知识与行业级推理能力。
2.实现数据要素全生命周期AI赋能
价值认知智能化：自动盘点数据资源，分析质量与潜在价值。
价值评估精准化：提供多维度合规评估模型，支撑“数据资产入表”。
执行流程自动化：通过Agent智能体自动编排登记、合规、编目等任务，生成合规报告。
流通运营智能化：智能匹配数据供需，提供风险模拟与收益分配方案。
3.打造标杆应用与生态引领
聚焦“AI+政务服务”“AI+工业制造”等领域，形成可复制推广的“数据要素×”示范案例，验证模型在数据价值激活与治理优化中的核心作用。
最终目标是让政府、企业与个人跨越技术壁垒，将数据资源转化为可量化、可流通、可增值的资产，实现从“拥有”到“创造”的跃升。
三、建设内容
项目构建了基于昇腾原生开发、软硬件协同优化的“三层一体”架构体系。
（一）基础硬件与部署层
构建异构算力集群，以昇腾训推服务器提供AI计算力，鲲鹏CPU承担通用任务，实现负载均衡与性能最优。采用RoCE高速低延迟网络，实现节点间高效通信；系统层统一采用openEuler操作系统，确保在国产生态中的稳定兼容与安全可控。
（二）数据处理与管理层
该层为“自由数据大模型”的核心中枢，实现数据全生命周期管理。
智能数据工作流：从可信数据空间出发，完成数据确权、分类、合规审查与目录生成，依据市场规则实现自动化处理。
智能体（Agent）引擎：模型可理解自然语言指令（如“生成本季度制造数据入表报告”），自动分解任务、调用算力节点执行流程，持续优化任务链。
全栈AI平台支撑：自研管理平台对接MindSpore框架与BoostKit加速库，覆盖数据接入、清洗、训练、推理、输出全流程。
（三）应用与服务层
面向外部提供统一接口与多模态支持。
标准化API服务：企业与政府可通过API调用Agent功能，实现智能分析与合规判断。
多模态处理能力：支持结构化、非结构化、图像及时序数据，支撑多场景智能推理与自然语言交互式分析。
四、实施效果
案例一：赋能企业——某大型汽车制造企业“数据资产入表”实践
1.业务痛点：
该汽车制造企业拥有海量的研发、生产、供应链、营销及车联网数据。随着国家“数据资产入表”政策的推行，企业迫切希望将这些沉睡的数据转化为表内资产，以优化财务报表、提升企业估值并申请相关政策补贴。然而，传统“入表”工作极度依赖人工，涉及法务、财务、IT、业务等多部门协同，面临着周期长（预估需3-4个月）、成本高、标准模糊、合规风险大等诸多挑战。
2.解决方案：
项目团队为该企业部署了“自由数据大模型”，使用客户数据进行部分垂类数据微调训练，为其解决了以下核心内容：
AI价值诊断：模型Agent首先对企业数据湖进行了全面扫描和智能分析，快速识别出具有高价值和高入表可行性的数据集（如高精度零部件良品率数据、供应链协同数据等）。
AI登记适配：模型基于其训练库中的2000多个项目经验和最新的会计准则，自动生成了数据资产的描述文档、合规性报告和价值评估初步方案。
AI入表方案：模型提供了一套完整的“数据资产入表”解决方案，包括具体的会计科目建议、摊销模型以及后续的运营管理方案。
3.实施成效：
效率革命性提升：在“自由数据大模型”的辅助下，该企业仅用2周时间即完成了首批核心数据资产的入表准备工作，整体提速60%以上，远超预期。
实现直接经济效益：凭借高效、合规的数据资产化成果，该企业成功申请并获得了政府专项补贴150万元人民币，实现了数据价值的直接变现。
运营与安全双重优化：通过模型构建的智能数据目录，企业内部的数据查询效率提升了40%。同时，模型内嵌的合规与安全规则，使得数据安全事件发生率同比降低了70%。
案例二：赋能政府——某省会城市大数据局“数据要素×公共服务”实践
1.业务痛点：
某省会城市大数据局积极响应国家号召，希望推动公共数据（如交通、医疗、气象）的有序开放与流通，以“数据要素×”赋能城市治理和民生服务。但其面临三大难题：一是如何在海量数据中确定“最具价值、最应优先”开放的场景；二是如何设计一套公平合理、能激励多方参与的收益分配模型；三是如何在开放的同时确保数据安全与隐私合规。
2.解决方案：
智能场景优先级排序：模型融合了城市发展规划、民生需求和潜在经济价值等多维度信息，对数十个备选开放场景（如“数据×智慧交通”、“数据×普惠金融”）进行了智能模拟和排序，提供了数据驱动的决策依据。
收益分配与风险防控模拟：基于50亿条市场规则，模型对不同场景下的收益分配模式（如政府、数据运营商、应用企业间的分成）进行了推演，并自动生成了配套的风险防控和数据脱敏方案。
3.实施成效：
决策周期大幅缩短：以往需要数月反复论证的开放场景选择工作，在AI的辅助下，仅用3周时间即高票通过了首批开放清单。
市场激活效果显著：清晰的场景价值和公平的分配机制，极大激发了市场活力，方案公布后短时间内即吸引了23家本地和外地企业提交数据应用申请。
价值实现良性循环：通过首批数据要素的流通应用，有效提升了城市交通效率和公共服务水平，并成功实现了300万元人民币的收益。这笔资金被全额反哺投入到公共数据基础设施的建设和维护中，形成了“数据开放-价值创造-公共反哺”的良性生态闭环。
